Uma estratégia de estimação da PRNU de dispositivos de aquisição equipados com um arranjo de filtros de cor

Abstract

Em análise forense, as técnicas de identificação de dispositivos de aquisição são usadas para verificar se uma imagem investigada foi adquirida por um determinado dispositivo suspeito (câmera digital, por exemplo). Para tentar solucionar esse problema, uma característica dos equipamentos de aquisição de imagens que vem sendo amplamente explorada é a não uniformidade da fotorresposta (photo-response nonuniformity - PRNU). A PRNU é um padrão de ruído, originário das imperfeições do processo de manufatura, que caracteriza cada fotossensor de forma única. Atualmente, a taxa de sucesso (identificação correta da fonte da imagem) das técnicas baseadas em PRNU, utilizando imagens de baixa resolução, tende a ser limitada. Tal limitação se deve ao fato de que imagens de baixa resolução possuem poucas amostras (pixels) para estimar a PRNU, diferente de imagens de alta resolução. Este trabalho propõe uma nova abordagem baseada em PRNU para identificação de dispositivos de aquisição de imagens. Tal abordagem baseia-se na decomposição da imagem em subimagens, visando reduzir o efeito da interpolação da imagem no processo de estimação da PRNU. Além disso, essa abordagem utiliza todos os canais da imagem, sem distinção entre eles, para obter uma estimativa da PRNU. Assim, resultados melhores são obtidos para identificação da fonte, tanto de imagens de alta resolução quanto de baixa resolução, conforme observado em experimentos realizados com imagens adquiridas por câmeras digitais e câmeras digitais de telefones celulares.<br>

Abstract : In forensic analysis, techniques of acquisition device identification are used for checking whether an image under investigation has been acquired by a particular suspect device (digital camera, for example). For trying to solve this problem, a characteristic of image acquisition device that has been widely explored is the photo-response nonuniformity (PRNU). The PRNU is a pattern noise originating from the imperfections of the manufacturing process, which characterizes each photo sensor. Currently, the success rate (correct identification of the image source) of techniques based on PRNU, using low-resolution images, tends to be limited. Such a limitation is due to the fact that low-resolution images have few samples (pixels) to estimate the PRNU, unlike high-resolution images. This paper proposes a new approach based on PRNU to perform image acquisition device identification. This approach is based on the decomposition of the image into sub-images, aiming to reduce the image interpolation effect in the PRNU estimation process. Moreover, this approach uses all image channels, without distinguishing among them, to estimate the PRNU. Thereby, improved results are obtained for identifying the source for both high-resolution and low-resolution images, as illustrated in experiments carried out by using images from digital cameras and cellphone digital cameras.